写在前面
R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。
学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。 包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。
安装和加载R包
1.镜像设置
两行代码↓可以搞定，但这个方法并不适用于每个电脑，有一部分会失败。随缘，失败的话就每次需要下载R包时运行这两句代码即可。
2.安装
确保联网再操作。。。不然就尴尬了。
R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)。取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，存在于哪里？可以谷歌搜到。
3.加载
下面两个命令均可。
library(包)
require(包)安装加载三部曲
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
install.packages("dplyr")
library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]dplyr五个基础函数
注意，井号开头的是代码运行记录。可以和自己的运行结果做对比
1.mutate(),新增列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 17.85
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 14.70
## 3 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor 22.40
## 4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor 20.48
## 5 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 20.79
## 6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 15.662.select(),按列筛选
(1)按列号筛选
select(test,1)## Sepal.Length
## 1 5.1
## 2 4.9
## 51 7.0
## 52 6.4
## 101 6.3
## 102 5.8select(test,c(1,5))## Sepal.Length Species
## 1 5.1 setosa
## 2 4.9 setosa
## 51 7.0 versicolor
## 52 6.4 versicolor
## 101 6.3 virginica
## 102 5.8 virginicaselect(test,Sepal.Length)## Sepal.Length
## 1 5.1
## 2 4.9
## 51 7.0
## 52 6.4
## 101 6.3
## 102 5.8(2)按列名筛选
select(test, Petal.Length, Petal.Width)## Petal.Length Petal.Width
## 1 1.4 0.2
## 2 1.4 0.2
## 51 4.7 1.4
## 52 4.5 1.5
## 101 6.0 2.5
## 102 5.1 1.9vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars))## Petal.Length Petal.Width
## 1 1.4 0.2
## 2 1.4 0.2
## 51 4.7 1.4
## 52 4.5 1.5
## 101 6.0 2.5
## 102 5.1 1.93.filter()筛选行
filter(test, Species == "setosa")## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosafilter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosafilter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 2 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 3 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 4 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
## 5 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 6 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolorarrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 2 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 3 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
## 4 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 5 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 6 4.9 3.0 1.4 0.2 setosaarrange(test, Sepal.Length, desc(Sepal.Width))## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 2 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 3 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 4 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
## 5 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 6 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor5.summarise()：汇总
对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差## mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length)
## 1 5.916667 0.8084965# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差
group_by(test, Species)## # A tibble: 6 x 5
## # Groups: Species [3]
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## * <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
## 3 7 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 5 6.3 3.3 6 2.5 virginica
## 6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginicasummarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))## # A tibble: 3 x 3
## Species `mean(Sepal.Length)` `sd(Sepal.Length)`
## <fct> <dbl> <dbl>
## 1 setosa 5 0.141
## 2 versicolor 6.7 0.424
## 3 virginica 6.05 0.354dplyr两个实用技能
1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）
test %>%
group_by(Species) %>%
summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))## # A tibble: 3 x 3
## Species `mean(Sepal.Length)` `sd(Sepal.Length)`
## <fct> <dbl> <dbl>
## 1 setosa 5 0.141
## 2 versicolor 6.7 0.424
## 3 virginica 6.05 0.354####2：count统计某列的unique值
count(test,Species)## # A tibble: 3 x 2
## Species n
## <fct> <int>
## 1 setosa 2
## 2 versicolor 2
## 3 virginica 2dplyr处理关系数据
即将2个表进行连接，注意：不要引入factor
options(stringsAsFactors = F)
test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'),
z = c("A","B","C",'D'),
stringsAsFactors = F)
test1## x z
## 1 b A
## 2 e B
## 3 f C
## 4 x Dtest2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'),
y = c(1,2,3,4,5,6),
stringsAsFactors = F)
test2## x y
## 1 a 1
## 2 b 2
## 3 c 3
## 4 d 4
## 5 e 5
## 6 f 61.內连inner_join,取交集
inner_join(test1, test2, by = "x")## x z y
## 1 b A 2
## 2 e B 5
## 3 f C 62.左连left_join
left_join(test1, test2, by = 'x')## x z y
## 1 b A 2
## 2 e B 5
## 3 f C 6
## 4 x D NAleft_join(test2, test1, by = 'x')## x y z
## 1 a 1 <NA>
## 2 b 2 A
## 3 c 3 <NA>
## 4 d 4 <NA>
## 5 e 5 B
## 6 f 6 C3.全连full_join
full_join( test1, test2, by = 'x')## x z y
## 1 b A 2
## 2 e B 5
## 3 f C 6
## 4 x D NA
## 5 a <NA> 1
## 6 c <NA> 3
## 7 d <NA> 44.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join
semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')## x z
## 1 b A
## 2 e B
## 3 f C5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')## x y
## 1 a 1
## 2 c 3
## 3 d 46.简单合并
在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))
test1## x y
## 1 1 10
## 2 2 20
## 3 3 30
## 4 4 40test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))
test2## x y
## 1 5 50
## 2 6 60test3 <- data.frame(z = c(100,200,300,400))
test3## z
## 1 100
## 2 200
## 3 300
## 4 400bind_rows(test1, test2)## x y
## 1 1 10
## 2 2 20
## 3 3 30
## 4 4 40
## 5 5 50
## 6 6 60bind_cols(test1, test3)## x y z
## 1 1 10 100
## 2 2 20 200
## 3 3 30 300
## 4 4 40 400
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